معرفی بهترین کتابخانه‌های پایتون

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در جهان است که به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و گستردگی کاربرد، در حوزه‌های مختلف توسعه نرم‌افزار به کار می‌رود. یکی از بزرگترین مزایای این زبان، وجود تعداد زیادی کتابخانه است که فرایند توسعه را سرعت می‌بخشد. این کتابخانه‌ها مجموعه‌ای از کدهای آماده هستند که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهند به جای نوشتن کد از ابتدا، از توابع و کلاس‌های از پیش نوشته شده استفاده کنند. در این مقاله، قصد داریم بهترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون را معرفی کنیم که در حوزه‌های مختلف توسعه نرم‌افزار کاربرد دارند.

کتابخانه‌های پایتون چیستند و چرا اهمیت دارند؟

کتابخانه‌های پایتون مجموعه‌هایی از ماژول‌ها و توابع از پیش تعریف‌شده هستند که قابلیت‌های بیشتری را به زبان پایتون اضافه می‌کنند. به کمک این کتابخانه‌ها می‌توانیم وظایف پیچیده‌تری مثل پردازش تصویر، یادگیری ماشین، مدیریت داده‌ها و … را به سادگی انجام دهیم. با استفاده از این کتابخانه‌ها، نیازی نیست که برای هر کاری از ابتدا کدنویسی کنیم؛ به عبارتی این کتابخانه‌ها زمان توسعه را کاهش می‌دهند و کارایی پروژه‌ها را افزایش می‌دهند. به طور کلی مزایای استفاده از کتابخانه‌ها را می‌توانیم در ۴ مورد زیر خلاصه کنیم:

• کاهش زمان توسعه: بسیاری از توابع و روش‌های مورد نیاز، از پیش در کتابخانه‌ها نوشته شده‌اند.
• تسهیل در حل مسائل پیچیده: مسائلی مانند پردازش داده‌های حجیم یا تحلیل آماری به راحتی با کتابخانه‌های مناسب حل می‌شوند.
• جامعه گسترده و پشتیبانی خوب: بسیاری از این کتابخانه‌ها به طور مداوم توسط جامعه‌ای بزرگ از توسعه‌دهندگان به‌روزرسانی و بهبود می‌یابند.
• کاربرد در حوزه‌های مختلف: از توسعه وب گرفته تا هوش مصنوعی و تحلیل داده، کتابخانه‌های پایتون می‌توانند در همه زمینه‌ها کاربرد داشته باشند.

چطور از کتابخانه‌های پایتون استفاده کنیم؟

استفاده از کتابخانه‌های پایتون بسیار ساده است. ابتدا باید کتابخانه مورد نظر را نصب کنید و سپس در کد خود از آن استفاده کنید. برای نصب، کافیست از ابزار pip استفاده کنید که یک مدیر بسته برای پایتون است.

به عنوان مثال، برای نصب کتابخانه NumPy می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:

pip install numpy

سپس در کد پایتون خود با استفاده از دستور import می‌توانید کتابخانه را فراخوانی کنید:

import numpy as np

حال بیایید به سراغ معرفی ۳۰ کتابخانه برتر پایتون برویم.

۳۰ کتابخانه برتر پایتون

کتابخانه‌های پایتون زیادی وجود دارند که برای کاربردهای مختلف توسعه داده شده‌اند. تقریبا برای هر نیازی در پایتون یک کتابخانه وجود دارد که با جستجو در موتورهای جستجو مثل گوگل می‌توانید به آن‌ها دسترسی داشته باشید. ما هم در ادامه این مقاله ۳۰ مورد از پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون را معرفی می‌‌کنیم. این کتابخانه‌ها در حوزه‌های مختلف توسعه نرم‌افزار از تحلیل داده تا توسعه وب و بازی‌سازی کاربرد دارند.

۱- NumPy

NumPy یکی از اصلی‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای محاسبات علمی است و عمدتا برای کار با آرایه‌های چند بعدی و ماتریس‌ها استفاده می‌شود. این کتابخانه ابزارهای قدرتمندی برای انجام عملیات ریاضی پیچیده مانند ضرب ماتریس‌ها، تبدیل فوریه و جبر خطی فراهم می‌کند. یکی از ویژگی‌های مهم NumPy این است که سرعت پردازش داده‌ها را نسبت به ساختارهای داده سنتی پایتون به طور چشم‌گیری افزایش می‌دهد. به همین دلیل در پروژه‌های علمی، یادگیری ماشین و داده‌کاوی از آن به وفور استفاده می‌شود.

۲- Pandas

Pandas یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها برای مدیریت و تحلیل داده‌های ساختار یافته است. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد با داده‌های جدولی (مانند فایل‌های CSV و Excel) کار کنید، داده‌ها را فیلتر کنید، تبدیل کنید و تحلیل‌های پیچیده انجام دهید. یکی از ویژگی‌های قدرتمند Pandas، DataFrame است که به شما اجازه می‌دهد داده‌های خود را مانند یک پایگاه داده مدیریت کنید.

۳- Matplotlib

Matplotlib یکی از کتابخانه‌های اصلی پایتون برای ترسیم نمودارها و بصری‌سازی داده‌ها است. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد نمودارهایی مانند نمودار خطی، هیستوگرام، نمودار پراکندگی و غیره را ایجاد کنید. اگر به دنبال بصری‌سازی ساده و سریع داده‌ها هستید، Matplotlib یکی از بهترین انتخاب‌ها است. این کتابخانه همچنین قابلیت سفارشی‌سازی بالایی دارد و می‌توانید نمودارهای خود را مطابق نیازهای خاص خود تنظیم کنید.

۴- Seaborn

Seaborn برای ایجاد نمودارهای آماری و پیچیده‌تر از Matplotlib استفاده می‌شود. این کتابخانه بر پایه Matplotlib ساخته شده و به شما اجازه می‌دهد نمودارهایی زیبا را با کمترین تلاش و در سریع‌ترین حالت ممکن ایجاد کنید. Seaborn به خصوص برای تحلیل داده‌های آماری و ترسیم نمودارهایی مانند نمودارهای حرارتی و نمودارهای پراکندگی ماتریسی بسیار مفید است.

۵- TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه قدرتمند و محبوب برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این کتابخانه توسط Google توسعه داده شده و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق را ایجاد و آموزش دهند. TensorFlow ابزارهای متنوعی برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی با لایه‌های مختلف و عملیات‌های پیچیده فراهم می‌کند. این کتابخانه قابلیت اجرا روی پردازنده‌ها و کارت‌های گرافیک (GPU) را دارد که باعث سرعت بالای اجرای مدل‌ها می‌شود.

۶- PyTorch

PyTorch یکی دیگر از کتابخانه‌های برجسته برای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی است که توسط Facebook توسعه داده شده است. PyTorch برخلاف TensorFlow، از محاسبات پویا بهره می‌برد که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد مدل‌ها را در حین اجرا تغییر داده و اصلاح کنند. این ویژگی باعث می‌شود PyTorch برای تحقیق و توسعه سریعتر مدل‌های جدید مناسب‌تر باشد. همچنین این کتابخانه توسط بسیاری از محققان در حوزه یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

۷- Scikit-learn

Scikit-learn یک کتابخانه معروف و پرکاربرد برای یادگیری ماشین کلاسیک است. این کتابخانه شامل الگوریتم‌های متعددی برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد است. Scikit-learn به شما اجازه می‌دهد با داده‌ها به سادگی کار کنید و مدل‌های یادگیری ماشین را بدون نیاز به نوشتن کدهای پیچیده پیاده‌سازی کنید.

۸- Keras

Keras یک رابط کاربری ساده و سطح بالا برای توسعه مدل‌های شبکه عصبی است که بر روی TensorFlow و Theano ساخته شده است. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد مدل‌های شبکه عصبی پیچیده را به راحتی و با چند خط کد ایجاد کنید. Keras به دلیل سادگی و کاربرد آسان، به سرعت به یکی از محبوب‌ترین ابزارهای یادگیری عمیق تبدیل شده است.

۹- OpenCV

OpenCV یک کتابخانه قدرتمند برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر است. با OpenCV می‌توانید تصاویر و ویدئوها را پردازش کنید و تشخیص اشیاء، چهره‌ها و بسیاری از وظایف مرتبط با تصاویر را انجام دهید. OpenCV یکی از کتابخانه‌های اصلی در زمینه‌های پردازش تصویر و بینایی ماشین است و به خصوص در پروژه‌های هوش مصنوعی کاربرد زیادی دارد.

۱۰- Pillow

Pillow نسخه‌ای بهبود یافته از کتابخانه قدیمی PIL است که برای ویرایش تصویر در پایتون استفاده می‌شود. با این کتابخانه می‌توانید تصاویر را باز کنید، تغییر سایز دهید، فیلترهای مختلف اعمال کنید و تصاویر را به فرمت‌های مختلف ذخیره کنید. Pillow یکی از بهترین گزینه‌ها برای کارهای ساده و سریع در زمینه پردازش تصویر است.

۱۱- Flask

Flask یک فریم‌ورک وب سبک و ساده است که به شما اجازه می‌دهد برنامه‌های وب کوچک و سریع ایجاد کنید. این کتابخانه برای پروژه‌های کوچک تا متوسط مناسب است و انعطاف بالایی دارد. برخلاف Django، کتابخانه Flask ابزارهای کمتری به صورت پیش‌فرض دارد و شما می‌توانید دقیقا آنچه را که نیاز دارید به پروژه خود اضافه کنید.

۱۲- Django

Django یک فریم‌ورک بزرگ و کامل برای توسعه وب است که به شما امکان ایجاد وبسایت‌های پیچیده را می‌دهد. این فریم‌ورک شامل همه ابزارهای مورد نیاز برای مدیریت کاربران، پایگاه داده، امنیت و بسیاری از ویژگی‌های دیگر است. Django برای پروژه‌های بزرگ و تجاری بسیار مناسب است و ابزارهای قدرتمندی برای توسعه سریع فراهم می‌کند.

۱۳- Requests

Requests یکی از بهترین کتابخانه‌ها برای ارسال درخواست‌های HTTP در پایتون است. با Requests می‌توانید به سادگی به API‌ها متصل شوید، درخواست‌های GET و POST ارسال کنید و داده‌ها را دریافت و پردازش کنید. این کتابخانه کار با پروتکل HTTP را به شدت ساده می‌کند و در اکثر پروژه‌هایی که با وب سروکار دارند، استفاده می‌شود.

۱۴- BeautifulSoup

BeautifulSoup یک کتابخانه برای وب اسکرپینگ است که به شما امکان می‌دهد داده‌های HTML و XML را از صفحات وب استخراج کنید. با BeautifulSoup می‌توانید محتوای وب‌سایت‌ها را به راحتی تحلیل کرده و اطلاعات مورد نظر خود را استخراج کنید.

۱۵- Scrapy

Scrapy یک فریم‌ورک وب اسکرپینگ قدرتمند است که برای پروژه‌های بزرگ‌تر استفاده می‌شود. Scrapy امکان ایجاد ربات‌های اسکرپینگ را فراهم می‌کند که می‌توانند به صورت خودکار داده‌های وب‌سایت‌ها را جمع‌آوری کنند.

۱۶- SQLAlchemy

SQLAlchemy یک کتابخانه قدرتمند برای کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای در پایتون است. این کتابخانه به عنوان یک ORM (Object-Relational Mapping) عمل می‌کند و به شما اجازه می‌دهد بدون نوشتن دستورات SQL، داده‌ها را به صورت شی‌گرا مدیریت کنید. SQLAlchemy از بسیاری از پایگاه داده‌ها مانند MySQL، PostgreSQL و SQLite پشتیبانی می‌کند و کار با داده‌ها را بسیار ساده‌تر می‌سازد.

۱۷- PyGame

PyGame یک کتابخانه برای توسعه بازی‌های دوبعدی است که ابزارهایی برای کار با تصاویر، صداها و ورودی‌های کاربر فراهم می‌کند. PyGame به ویژه برای توسعه‌دهندگان مبتدی که می‌خواهند وارد دنیای بازی‌سازی شوند مناسب است. این کتابخانه با ارائه توابع ساده برای کار با گرافیک و صدا به کاربران کمک می‌کند تا به سرعت بازی‌های ساده و جذاب بسازند.

۱۸- NLTK

Natural Language Toolkit (NLTK) یکی از معروف‌ترین کتابخانه‌ها برای پردازش زبان طبیعی (NLP) است. این کتابخانه ابزارهای متنوعی برای تحلیل متون، دسته‌بندی کلمات، پردازش ساختار گرامری و تحلیل احساسات در متن فراهم می‌کند. NLTK در پروژه‌های مرتبط با تحلیل متون، ربات‌های گفتگو و ترجمه ماشینی کاربرد گسترده‌ای دارد.

۱۹- SpaCy

SpaCy یک کتابخانه پیشرفته‌تر برای پردازش زبان طبیعی است که به دلیل سرعت بالا و مقیاس‌پذیری شناخته می‌شود. برخلاف NLTK که برای آموزش و تحقیق مناسب است، SpaCy به طور خاص برای پروژه‌های بزرگ و صنعتی طراحی شده است. این کتابخانه از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند و برای استخراج موجودیت های اسمی (NER)، تجزیه و تحلیل جملات و کارهای پیچیده‌تر NLP مناسب است.

۲۰- Plotly

Plotly یک کتابخانه برای بصری‌سازی داده‌های تعاملی است که به شما امکان می‌دهد نمودارهای زیبا و تعاملی ایجاد کنید. Plotly برای ساخت داشبوردهای داده‌محور و نمایش داده‌ها به صورت گرافیکی و تحت وب مناسب است. این کتابخانه به خصوص در پروژه‌های مرتبط با داده‌کاوی و علم داده به کار می‌رود.

۲۱- PyQt

PyQt یک مجموعه ابزار قدرتمند برای توسعه رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) است که به شما اجازه می‌دهد برنامه‌های دسکتاپ با رابط‌های گرافیکی پیچیده ایجاد کنید. این کتابخانه مبتنی بر Qt، یکی از محبوب‌ترین فریم‌ورک‌های توسعه نرم‌افزارهای دسکتاپ است و به شما اجازه می‌دهد برنامه‌های حرفه‌ای و زیبا ایجاد کنید.

۲۲- Tkinter

Tkinter یک کتابخانه استاندارد برای ایجاد رابط‌های کاربری گرافیکی در پایتون است. این کتابخانه به دلیل ساده بودن و همراهی با پایتون در بسیاری از پروژه‌های کوچک و ساده به کار می‌رود. اگرچه Tkinter نسبت به PyQt ساده‌تر است اما برای ایجاد برنامه‌های دسکتاپ با رابط‌های کاربری ساده و کاربرپسند، گزینه‌ای عالی است.

۲۳- Twisted

Twisted یک فریم‌ورک برای توسعه اپلیکیشن‌های شبکه ناهمزمان است که به شما امکان می‌دهد سرورهای چت، بازی‌های آنلاین و اپلیکیشن‌های بلادرنگ را به راحتی پیاده‌سازی کنید. این فریم‌ورک از پروتکل‌های مختلفی مانند HTTP، SMTP، IMAP و بسیاری دیگر پشتیبانی می‌کند و برای توسعه اپلیکیشن‌های شبکه ناهمزمان که نیاز به مدیریت ارتباطات موازی دارند، مناسب است.

۲۴- Boto3

Boto3 کتابخانه‌ای برای ارتباط با سرویس‌های وب آمازون (AWS) است. با Boto3 می‌توانید به سادگی با سرویس‌های مختلف AWS مانند S3 (فضای ذخیره‌سازی)، EC2 (ماشین‌های مجازی) و DynamoDB (پایگاه داده NoSQL) ارتباط برقرار کنید و آنها را مدیریت کنید. این کتابخانه برای پروژه‌هایی که از زیرساخت‌های AWS استفاده می‌کنند ضروری است.

۲۵- Celery

Celery یک کتابخانه برای مدیریت وظایف ناهمزمان و صف‌های وظایف است. با Celery می‌توانید وظایفی که نیاز به زمان بیشتری برای اجرا دارند را در پس‌زمینه اجرا کنید و پردازش‌های موازی را مدیریت کنید. این کتابخانه معمولا در کنار فریم‌ورک‌هایی مانند Django و Flask استفاده می‌شود.

۲۶- PyTest

PyTest یک کتابخانه قدرتمند برای نوشتن و اجرای تست‌های خودکار در پایتون است. PyTest به شما امکان می‌دهد تست‌های واحد (Unit Tests) و تست‌های یکپارچه (Integration Tests) را به سادگی بنویسید و اجرا کنید. این کتابخانه به خصوص برای پروژه‌های بزرگ که نیاز به تست مداوم دارند بسیار مفید است.

۲۷- Sphinx

Sphinx یک کتابخانه برای تولید مستندات است. این کتابخانه به شما اجازه می‌دهد مستندات پروژه‌های پایتونی خود را به سرعت و با فرمت‌های مختلفی مانند HTML و PDF تولید کنید. Sphinx به خصوص در پروژه‌های اپن‌سورس برای تولید مستندات کاربرپسند استفاده می‌شود و امکان تولید مستندات به زبان‌های مختلف را فراهم می‌کند.

۲۸- Jupyter

Jupyter Notebook یک ابزار قدرتمند برای تحلیل داده‌های تعاملی است که به شما امکان می‌دهد کد پایتون، مستندات و خروجی‌ها را در یک قالب تعاملی مشاهده و اجرا کنید. این ابزار به خصوص در پروژه‌های داده‌کاوی، یادگیری ماشین و علم داده‌ها بسیار کاربرد دارد و به دانشمندان داده اجازه می‌دهد تحلیل‌های خود را به صورت زنده انجام دهند.

۲۹- Pytest-bdd

Pytest-bdd یک افزونه برای PyTest است که امکان نوشتن تست‌های BDD (Behavior-Driven Development) را فراهم می‌کند. BDD یک روش تست است که تمرکز آن بر نوشتن تست‌ها بر اساس رفتار سیستم از دید کاربر نهایی است. این کتابخانه به شما کمک می‌کند تا تست‌های خود را به روشی سازمان‌یافته و مبتنی بر سناریوهای کاربر بنویسید.

۳۰- Pydantic

Pydantic یک کتابخانه برای اعتبارسنجی و مدیریت داده‌ها است. این کتابخانه به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را به سادگی مدیریت و اعتبارسنجی کنید؛ به ویژه در برنامه‌هایی که نیاز به تنظیم دقیق داده‌ها دارند. Pydantic از تایپ‌های پایتون برای تعریف ساختار داده‌ها استفاده می‌کند و به شما اجازه می‌دهد به سادگی داده‌ها را به انواع مختلف تبدیل کنید و آن‌ها را اعتبارسنجی کنید.

سخن پایانی

کتابخانه‌های پایتون ابزارهای قدرتمندی هستند که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند تا پروژه‌های پیچیده را با سرعت و دقت بیشتری پیاده‌سازی کنند. هر کتابخانه برای حل یک مسئله خاص طراحی شده است و بسته به نیاز پروژه، می‌توانید از ترکیب این کتابخانه‌ها استفاده کنید.

 

 

منابع

https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/
https://www.geeksforgeeks.org/python-libraries-to-know/
https://dev.to/taipy/top-42-python-libraries-you-need-to-know-1omo
https://flexiple.com/python/python-libraries
https://hackr.io/blog/best-python-libraries
https://medium.com/pythoneers/most-commonly-used-python-libraries-00a984919543